Covariance d'un couple
Colle de mathématiques
Sujet de colle de maths:- Couples de variables aléatoiresCouples de variables aléatoires
Énoncé du sujet
Soit
une variable aléatoire dont la loi de probabilité est donnée par
![\[P(X=-1)=P(X=0)=P(X=1)=\dfrac13\]](/Generateur-Devoirs/Colles/CVA/covariance-1/2.png)
et
une variable aléatoire telle que
![\[Y=\la\begin{array}{lll}0&\text{si}&X\not=0\\1&\text{si}&X=0\enar\right.\]](/Generateur-Devoirs/Colles/CVA/covariance-1/4.png)
Calculer la covariance de
et
.
Les variables
et
sont-elles indépendantes ?

![\[P(X=-1)=P(X=0)=P(X=1)=\dfrac13\]](/Generateur-Devoirs/Colles/CVA/covariance-1/2.png)
et

![\[Y=\la\begin{array}{lll}0&\text{si}&X\not=0\\1&\text{si}&X=0\enar\right.\]](/Generateur-Devoirs/Colles/CVA/covariance-1/4.png)
Calculer la covariance de


Les variables


Correction
![\[cov(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y)\]](/Generateur-Devoirs/Colles/CVA/covariance-1_c/1.png)
On a toujours ici le produit
, par définition de
.
De plus, on a facilement que
et ainsi le deuxième terme est aussi nul.
Finalement, la covariance de ces variables est nulle.
Attention, cela ne signifie pas que ces variables aléatoires sont indépendantes. Au contraire même ces variables sont clairement dépendantes:
est définie à partir de
.
On le démontre, par exemple avec
qui est bien différent
de
.
Correction
On a![\[cov(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y)\]](/Generateur-Devoirs/Colles/CVA/covariance-1_c/1.png)
On a toujours ici le produit


De plus, on a facilement que

Finalement, la covariance de ces variables est nulle.
Attention, cela ne signifie pas que ces variables aléatoires sont indépendantes. Au contraire même ces variables sont clairement dépendantes:

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On le démontre, par exemple avec


Tag:Couples de variables aléatoires
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Voir aussi: